Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1064
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Porque os modelos ainda são uma porcaria ^) com grandes erros, precisam de modelos que funcionem por mais tempo
por exemplo, 2 meses de aprendizagem e 1 semana de negociaçãoVocê pode estar certo, mas eu não acho que tais modelos nunca serão descobertos pelo RDF que um trabalho mesmo por um dia completo até que possamos fazer ilimitadas simulações aleatórias de velas semelhantes a "ALPHA ZERO" algo.
Porque os mercados mudam quase a cada hora e um modelo falhará terrivelmente se de repente ocorrer um evento noticioso ou se o mercado mudar o seu comportamento por alguma razão. Mas se fizemos milhões de simulações de velas, então provavelmente o sistema pode se recuperar com perdas mínimas após a mudança no mercado e pode recuperar rapidamente a perda depois. Isso parece ser possível.
Vou tentar tanto o vosso método de selecção de modelos como o meu método de simulação de velas para ver como tudo corre:)))
A propósito, tentei 1 dia de treinamento,5 dias de treinamento etc. e falhei no dia seguinte:))))))))))))))))
Então um modelo pode não funcionar...embora eu possa estar errado...
Também, tenho mais um pedido Maxim...
Quando publicar o seu artigo, por favor tente comentar o código o mais possível para que seja rápido e fácil para os outros entenderem o código para que possamos progredir mais rapidamente...
Caso contrário, se demorar muito tempo para eu entender o código, então levará ainda mais tempo para modificá-lo.
Por isso peço-lhe que acrescente o maior número possível de comentários e explicações sobre o código. Por agora vou tentar compreendê-lo rapidamente e perguntar-lhe-ei se não compreendo nada:))
Também, tenho mais um pedido Maxim...
Quando publicar o seu artigo, tente comentar o código o mais possível para que seja rápido e fácil para os outros entenderem o código, para que possamos progredir mais rapidamente...
Caso contrário, se demorar muito tempo para eu entender o código, então levará ainda mais tempo para modificá-lo.
Por isso peço-lhe que acrescente o maior número possível de comentários e explicações sobre o código. Por agora vou tentar compreendê-lo rapidamente e perguntar-lhe-ei se não compreendo nada:))
Ok, agora eu apenas mudo constantemente muitas coisas e não faz sentido comentar.
também se pode pensar em como mudar os resultados... talvez usar ziguezague com configurações diferentes em vez da função de recompensa ou outra coisaOk, agora eu apenas mudo constantemente muitas coisas e não faz sentido comentar.
também se pode pensar em como mudar os resultados... talvez usar ziguezague com configurações diferentes em vez da função de recompensa ou outra coisaAcabei de ter uma rápida visão geral do código. Mas até agora ainda não descobri exactamente onde estão os indicadores ou como decide as entradas comerciais. Portanto, não tenho a certeza do que fazer com a produção. Refere-se à saída usando GDMH?
Eu apenas faço o teste com várias configurações, mas parece colocar negociações completamente aleatórias.
Além disso, na fase de testes não cria os arquivos de texto "Mtrees", certo?
O código que você forneceu não está completo, certo? Ou é capaz de colocar ofícios se estiver anexado diretamente ao gráfico sem otimização.
Acabei de ter uma rápida visão geral do código. Mas até agora ainda não descobri exactamente onde estão os indicadores ou como decide as entradas comerciais. Portanto, não tenho a certeza do que fazer com a produção.
Eu apenas executei o teste com várias configurações, mas ele parece colocar negociações completamente aleatórias, bem como mostrou algum comportamento estranho e, portanto, eu apenas reinicializei o meu servidor. Tem de fazer alguma coisa com os grãos reais do VPS?
Também, na fase de testes não cria os ficheiros de texto "Mtrees". Certo?
Na primeira execução no testador escolha "verdadeiro".
Ele vai fazer negócios aleatórios e aprender então e salvar os modelos
2ª corrida escolha falso. É isso mesmo. E ele faz o upload de modelos e vai negociar em +.
Em seguida, na EA você pode adicionar agentes, agora você tem 5 agentes, 100 características para cada agente, 50 árvores
Nesta função adicionamos 100 preços de fechamento para cada agente (100 preditores). E depois normalizar os dados. Você pode adicionar diferentes indicadores, por exemplo, as primeiras 50 características - preços fechados, próximos 25 rsi, próximos 25 adx, ou alterar o número de preditores quando você declara agente
Após cada negócio ele atualiza as políticas, quando fecha o comércio - atualizar recompensa (TD, diferença temporal RL)
Utilização muito simples da biblioteca
No modo de trem ele irá mostrar os logs com erros para cada iteração
No modo de comércio em testador mostram erros finais no comboio e subconjunto de teste para cada agente
Resultado por 100 preços fechados:
Na primeira execução no testador escolha "verdadeiro".
Ele vai fazer negócios aleatórios e aprender então e salvar os modelos
A 2ª corrida escolhe falso. É isso mesmo. E ele carrega modelos e vai negociar em +
Em seguida, na EA você pode adicionar agentes, agora você tem 5 agentes, 100 características para cada agente, 50 árvores
Nesta função adicionamos 100 preços de fechamento para cada agente (100 preditores). E depois normalizar os dados. Você pode adicionar diferentes indicadores, por exemplo, as primeiras 50 características - preços fechados, próximos 25 rsi, próximos 25 adx, ou alterar o número de preditores quando você declara agente
Após cada negócio ele atualiza as políticas, quando fecha o comércio - atualizar recompensa (TD, diferença temporal RL)
Uso realmente simples da biblioteca
Sim, isto parece muito simples assim como robusto ao mesmo tempo...vamos experimentar e ver...Óptimo trabalho!!!!!
Então, onde está o uso da GDMH?
Eu estava a pensar em escrever o meu código GDMH. Você pode apenas me mostrar o código onde a entrada e saída do RDF está acontecendo ou onde exatamente você está tentando implementar o GDMH para que eu tente escrever meu pedaço de código e então, nós podemos comparar os resultados tanto do seu código como do meu código e avaliar.
Sim, isto parece muito simples assim como robusto ao mesmo tempo...vamos experimentar e ver...Óptimo trabalho!!!!!
Então, onde está o uso da GDMH?
Eu estava a pensar em escrever o meu código GDMH. Você pode apenas me mostrar o código onde a entrada e saída do RDF está acontecendo ou onde exatamente você está tentando implementar o GDMH para que eu tente escrever meu pedaço de código e então, nós podemos comparar os resultados tanto do seu código como do meu código e avaliar.
Aqui eu uso o kernel simples CRLAgent::kernelizedMatrix(void) (em biblioteca), então preciso alterar esta função para gdmh
Aqui eu uso o kernel simples CRLAgent::kernelizedMatrix(void) (em biblioteca), então preciso alterar esta função para gdmh
Ok, vamos ver se eu consigo escrever o meu próprio código....
Se se trata apenas da lógica GDMH, então eu posso facilmente traduzir ou converter o GDMH algo em código MQL5, mas se tem a ver com algumas outras funções do kernel ou bibliotecas, então eu preciso de tempo para estudar e converter...
Outro recurso: você pode configurar cada agente no comitê
Quando se preenchem os valores dos preditores, os valores mudam aqui:
Também pode adicionar diferentes grupos de agentes
Ok, vamos ver se eu consigo escrever o meu próprio código....
se é apenas sobre a lógica GDMH, então eu posso facilmente traduzir ou converter o GDMH algo em código MQL5, mas se tem a ver com algumas outras funções do kernel ou bibliotecas, então eu preciso de tempo para estudar e converter...
Se você puder apenas converter a lógica gmdh - será muito útil, então eu posso mudá-la para a minha biblioteca